【摘 要】
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针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类
【机 构】
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广东白云学院大数据与计算机学院,中山大学数据科学与计算机学院,重庆邮电大学移通学院大数据与软件学院
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究项目（KJZD-K201802401）；广东白云学院2018年度科研项目（2018BYKYK05）
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针对区块链平台上智能合约应用种类繁多,人工筛选合适的智能合约应用服务日益困难的问题,提出一种基于层级注意力机制与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络的智能合约自动分类模型——HANN-SCA。首先,利用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和账户信息两个角度同时建模,最大限度地提取智能合约的特征信息。其中源代码角度关注智能合约中的代码语义特征,账户信息角度关注智能合约的账户特征。然后,在特征学习过程中从词层面和句层面分别引入注意力机制,重点捕获对智能合约分类有重要意义的单词和句子。最后,拼接代码特征与账户
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